LLM大模型在数据分析领域的挑战
在数据分析领域，大模型（LLM）具备强大语言理解能力，NL2SQL等各类智能化工具也极大提升了数据分析人员的分析效率，但仍旧面临不少挑战：
- 传统 LLM 缺乏实时数据接入能力，无法动态调用专业工具链，上下文记忆链路短，数据分析经过多步骤分解后逐渐出现幻觉
- 数据分布在不同系统，例如在线数据平台、本地CSV/Excel等文件，跨系统数据整合需大量准备时间，取数仍然需要大量依赖取数工程师和取数平台
- 如果使用静态文件交换，难以做数据审计，即使数据实时更新，但是也只能进行 T+1 的离线分析，且需经历数据清洗（占比 28%）、格式转换（占比 22%）、版本核对（占比 15%）等冗长环节
Hologres对接了标准的MCP协议，通过与众多支持MCP的平台联动，可以构建跨数据源、多步骤分解的数据分析Agent，解决LLM在数据预处理、可视化解读和科学推理环节存在的系统性缺陷。同时，由于Hologres具备高性能数据分析、湖仓一体数据分析的能力，可以快速输出数据结果，并与湖仓的历史数据进行联合分析，极大简化分析人员的分析流程，提高分析效率。
Hologres已成为MCP官方集成服务：https://github.com/modelcontextprotocol/servers
MCP介绍：重构 AI 与外部系统的标准化连接协议
模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）是 Anthropic 于 2024 年推出的开源标准，旨在解决大模型与外部工具、数据源的集成难题。其核心作用是通过标准化接口架构，将 AI 模型的决策逻辑与外部资源解耦，形成 "智能大脑 + 外接四肢" 的协同模式。
该协议通过定义四大核心原语实现交互标准化：
- 资源（Resources）：结构化数据片段，如实时行情数据、历史报表等，为 LLM 提供决策依据；
- 工具（Tools）：封装的可执行函数，支持 SQL 查询、可视化渲染等专业操作；
- 提示（Prompts）：预定义的任务指令模板，引导 LLM 生成符合业务规范的输出；
- 采样（Sampling）：异步调用机制，允许服务器向 LLM 请求多轮推理结果。
这种标准化设计带来显著优势：开发人员只需编写一次接口代码，即可实现与多数据源的无缝对接，将传统 “一对一” 集成模式升级为 "一对多" 的标准化生态。
Hologres + MCP +LLM 搭建数据分析Agent的优势
- 实时数据中枢：通过 MCP 管道实现Hologres与 API / 数据库 / 物联网设备等多源数据毫秒级接入，同时，Hologres作为高性能实时数仓，在Agent的逐步分解分析时，输出结果更快。
- 湖仓数据加速：支持Agent通过Hologres直接对MaxCompute、OSS等湖仓数据访问，无需频繁搬运数据，MaxCompute透明加速性能提升10倍。
- 智能数据工厂：Hologres 实时数据库自动完成数据清洗、标准化与元数据管理，预处理效率提升 85%
- 对话式分析引擎：LLM 直接调用实时数据接口，支持自然语言提问生成动态可视化报告，响应时间 < 2 秒
- 资源隔离与降本：Hologres支持秒级扩缩容，Agent数据分析资源可以与数据生产系统隔离，让分析成本降低 30%。
数据分析Agent Demo：
1、选择Hologres中的DataSource
2、提出需要分析的问题
“帮我从Hologres中读取数据，分析下在public这个schema下的数据，分析下1995年相较于1994年在 BRAZIL 销售情况的变化，如何提升销售额，并使用中文回答。答案中可以使用一些图表去解释一些信息，图表使用html写。”
3、拆解数据分析步骤并通过Hologres运行：
- 查看与销售相关的表结构
- 查询BRAZIL对应的国家代码
- 按月分析1994 年和 1995 年 BRAZIL的销售情况
- 按类别分析1994 年和 1995 年 BRAZIL的销售情况
- 按客户细分市场分析1994 年和 1995 年 BRAZIL的销售情况
- 按配送方式分析1994 年和 1995 年 BRAZIL的销售情况
- 分析订单优先级与销售情况的关系
4、生成数据分析报告
- 基于上述分析数据，生成HTML图表代码，转成可视化数据报告
- 输出 BRAZIL 1994 年至 1995 年 销售数据分析以及销售额提升建议
如何通过Hologres + MCP +LLM搭建数据分析Agent
Hologres 可以使用 MCP 与各类 LLM 的 AI Agent 集成，例如 Cline、Cursor、Claude 等都支持。Hologres提供了hologres-mcp-server (源码地址为：https://github.com/aliyun/alibabacloud-hologres-mcp-server)来对接各种AI Agent。Hologres-mcp-server提供了多种能力，包括：Hologres中元数据（Schema、表等）查询、执行SQL、查看query log等等。可以用于数据分析、管理运维等多种场景。本文简单介绍怎么用hologres-mcp-server来做数据分析和洞察。
接下来，我们会使用Claude进行部署展示。
环境准备
启动 MCP 之前，请确保环境满足以下条件
- Python 3.13 或更高版本（可使用
python --version检查） - uv 0.6.7 或更高版本（可使用
uv --version检查），安装方式可以参考手册 - mcp 1.4.0 或更高版本
- psycopg2 2.9.5 或更高版本
- 正在运行的 Hologres 实例，创建实例可以参考手册
与 Claude Desktop 集成
下载 Hologres MCP Server
使用 pip 安装 hologres-mcp-server
pip install hologres-mcp-server
配置 Claude Desktop
进入 Claude 的 Settings 页面，在 Developer 的 Tab 中，点击 Edit Config
在 claude_desktop_config.json 配置文件中，配置如下 MCP Server 信息
{ "mcpServers": { "hologres-mcp-server": { "command": "uv", "args": [ "run", "--with", "hologres-mcp-server", "hologres-mcp-server" ], "env": { "HOLOGRES_HOST": "host", "HOLOGRES_PORT": "port", "HOLOGRES_USER": "access_id", "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key", "HOLOGRES_DATABASE": "database" } } } }
配置完成后保存配置。重新启动 Claude Desktop。
当我们查询相关内容的时候，Claude Desktop 就能自动使用 MCP 对接 Hologres 实例。
验证
要验证 Claude Desktop是否已成功与 Hologres MCP Server 集成：
打开 Settings 页面，在 Developer 的 Tab 中，检查“hologres-mcp-server”是否出现在 MCP 服务器列表中，并查看 MCP Server 是否有报错。
数据分析体验
下面的例子中，已经在 Hologres 中导入了 TPC-H 的样例数据。TPC-H是一个标准测试集，它模拟了一个商户的销售（订单）信息系统。
在 Claude Desktop 我们提出一个问题。
帮我从Hologres中读取数据，分析下在public这个schema下数据，分析下 1995 年相较于 1994 年在 BRAZIL 销售情况的变化，如何提升销售额。并使用中文回答。答案中可以使用一些图表去解释一些信息，图表使用html写。
可以看到当没有配置 MCP 时，模型无法良好的获取数据。可以看到下图中 Agent 无法很好的获取数据进行分析
此时我们配置上 MCP，使 Agent 能够良好的对接 Hologres 后，可以看到 Agent 就可以去选择在 Hologres 中资源，提升分析的效率和准确性
分析时 Agent 可以轻松地调用 MCP 提供的各种工具，访问 Hologres 中的数据，得益于 Hologres 强劲的查询性能，Agent 可以快速地获取分析需要的数据。
最后，在数据收集完毕后，即可分析数据，生成结果报告 
总结
MCP 协议通过标准化接口，为 LLM 提供统一的数据访问通道，解决传统模型无法动态调用实时数据源的痛点。二者结合后，可实现 LLM 对 Hologres 中数据的高效检索与计算，并且借助Hologres数据湖和MaxCompute 透明加速能力，显著提升复杂分析任务的实时性与准确性，为智能决策系统提供可靠支撑。
如果想体验Demo中Hologres的相关能力，欢迎在阿里云官网搜索Hologres进行免费试用。
